Klasifikacija intervalov elektroencefalograma med zamišljanjem motoričnih aktivnostiKalem, Mateo (Avtor) Jager, Franc (Mentor) elektroencefalogramdigitalno procesiranje signalovkomunikacija človek-računalnikpodatkovna baza EEGMMI DS.Alternativne metode za komunikacijo med človekom in računalnikom so čedalje bolj potrebne, saj so nekatere osebe fizično nezmožne uporabljati računalnik in potrebujejo drugačno komunikacijo. V sklopu diplome smo primerjali dve metodi za klasifikacijo intervalov elektroencefalograma (EEG) med zamišljanjem motoričnih aktivnosti (zamišlja\-nja stiska leve ali desne roke). Uporabili smo posnetke podatkovne baze EEG\-MMI DS (EEG Motor Movement Imagery DataSet), ki je javna in prosto dostopna na straneh spletnega portala Physionet. Metodi, ki smo ju implementirali vsebujeta postopke digitalnega procesiranja signalov, izločanja značilk, strojnega učenja in klasifikacije. Metodi, ki smo ju implementirali nosita ime metoda z uporabo velike Laplace-ove maske in metoda izračunavanja Skupnih prostorskih vzorcev (CSP). Pridobljeni rezultati so pokazali, da je metoda CSP močnejša od Laplace-ove maske za izbrano množico posnetkov baze EEGMMI DS. Povprečna klasifikacijska točnost pri metodi CSP je znašala približno 59 \% medtem, ko je pri Laplace-ovi maski znašala približno 57 \%. Rezultati diplomskega dela prispevajo k boljšemu razumevanju problematike izločanja intervalov zamišljanja motoričnih aktivnosti in iskanju optimalne metode, za prevedbo osnovnih signalov v signale v prostoru komponent ter učinkovite klasifikacije intervalov zamišljanj.20202020-09-07 15:15:15Diplomsko delo/naloga119305VisID: 25808COBISS_ID: 27838979sl